26,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
13 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Questo libro è principalmente per gli studenti di apprendimento automatico. Questo libro risponde anche alle esigenze dei ricercatori che lavorano nel campo della conoscenza dell'imaging biomedico e dell'oncologia assistita dal computer. Questo libro dimostra un approccio olistico alla classificazione dei tumori maligni tramite l'apprendimento automatico. Enumera diverse fasi di analisi dell'immagine e di segmentazione dell'immagine con l'aiuto del codice MATLAB. Il software di data mining WEKA è stato usato per descrivere i metodi di apprendimento supervisionati e non supervisionati. Ogni…mehr

Produktbeschreibung
Questo libro è principalmente per gli studenti di apprendimento automatico. Questo libro risponde anche alle esigenze dei ricercatori che lavorano nel campo della conoscenza dell'imaging biomedico e dell'oncologia assistita dal computer. Questo libro dimostra un approccio olistico alla classificazione dei tumori maligni tramite l'apprendimento automatico. Enumera diverse fasi di analisi dell'immagine e di segmentazione dell'immagine con l'aiuto del codice MATLAB. Il software di data mining WEKA è stato usato per descrivere i metodi di apprendimento supervisionati e non supervisionati. Ogni fase della classificazione dei tumori: estrazione delle caratteristiche, pre-elaborazione dei dati, selezione degli attributi, classificazione e valutazione del modello è stata adeguatamente spiegata con l'aiuto di screenshot. Spero che questo libro possa aiutare gli studenti, i ricercatori e gli insegnanti che lavorano sull'apprendimento automatico come riferimento pronto.
Autorenporträt
Dipanjan Moitra è un docente di informatica presso il Dipartimento di Management dell'Università del Nord Bengala, India. Ha completato il suo MCA da IGNOU nel 2005. È autore di diversi articoli di ricerca sull'apprendimento automatico ed è anche autore di un libro sul MIS. Lavora anche come revisore e redattore tecnico in molte riviste nazionali e internazionali di fama.